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“AI（人工智能）+”時代，全球產業(yè)鏈正在被重構，這迫使傳統(tǒng)制造業(yè)努力尋找變革性突破。能夠感知環(huán)境、進行自主理解、決策和執(zhí)行動作的工業(yè)AI Agent（智能體），揭示了未來工業(yè)制造的新方向，同時也被認為是改變“游戲規(guī)則”的關鍵。

柔性制造變得更“簡單”

隨著工業(yè)4.0的興起，柔性制造正成為制造業(yè)發(fā)展的一個重要趨勢。柔性生產不僅要求生產線能夠靈活調整產品類型，還需要在生產過程中能夠快速適應外部變化。而工業(yè)AIAgent可以通過精確的數據分析與智能決策，實時優(yōu)化生產計劃和調度，使得生產線能夠高效應對市場變化，讓柔性制造變得更“簡單”。

想象一下，當接到新的生產任務時，不再需要工程師進行復雜的編程與設計，只需通過自然語言發(fā)出指令，整個產線就能快速、自動換型，在不同工序間實現無縫切換。甚至通過分析歷史生產數據，它可以發(fā)現某個生產環(huán)節(jié)的能耗較高，然后自動調整該環(huán)節(jié)的參數，降低能耗。這樣的工業(yè)AI Agent或將徹底攻破傳統(tǒng)產線“換型難、響應慢、成本高”的難題。

舉個例子，精實測控自主研發(fā)工業(yè)AI Agent——PRIME可以通過自然語言交互實現對工業(yè)設備的直接控制。隨著技術不斷迭代，PRIME甚至可以整合不同的工業(yè)平臺，根據實時數據動態(tài)調整生產參數。據了解，某家電頭部品牌已通過PRIME優(yōu)化產線，實現能耗降低30%，同時提升測試效率。

“通過PRIME AI Agent，自然語言能夠高效地轉化為對工業(yè)控制器、測試測量儀器和執(zhí)行器等工程對象的精確控制和執(zhí)行，這使得越來越多的人能夠輕松掌握工程應用的開發(fā)能力，從而提升工程行業(yè)創(chuàng)新的效率。”精實測控董事長王磊表示，“AI技術的進步降低了使用高級工具的難度和學習成本，使得更多人能夠運用工程技術解決創(chuàng)新過程中的問題。”

黑湖科技通過AI Agent賦能工業(yè)生產

黑湖科技也在探索AI Agent在工業(yè)場景的落地應用：用AI Agent取代人工經驗，自動解析CAD圖紙，生成工藝路徑，取代人工排程與派單，工藝準備時間縮短60%；用分布式Agent接管跟單員的協(xié)調工作，在中國某食品公司實現產能調度響應速度提升3倍；用ChatBI構建支持自然語言交互的中樞系統(tǒng)，如輸入“下周三哪些產線有空檔”將觸發(fā)生成多維度報告，并基于角色需求定制不同的報告內容；推出基于AI的開發(fā)系統(tǒng)，實現云化生產管理軟件+定制化AI流程，逐步取代傳統(tǒng)生產管理軟件，解決通用型和個性化的矛盾，將開發(fā)時間從原來的1-2個月縮短至1-2天。

“新技術帶來更多的是新機遇，有了新技術的加持，我們肯定能解決更多場景難題。”黑湖科技的創(chuàng)始人、CEO周宇翔表示。工業(yè)AI Agent的落地應用將為那些迫切想要加速向柔性制造轉型的工業(yè)企業(yè)提供可行路徑。

人機協(xié)作模式將被徹底顛覆

不同于傳統(tǒng)的人工智能，AI Agent的核心突破是其具備通過獨立思考、調用工具去逐步完成給定目標的能力。具體到工業(yè)場景，這種具備自主感知、決策、執(zhí)行與反饋能力的智能系統(tǒng)將徹底顛覆人機交互模式，開啟工業(yè)生產新范式。

過去幾十年來，工業(yè)解決方案供應商一直在嘗試使用數據和AI 來優(yōu)化生產、最大限度地降低中斷風險、簡化生產并做出更明智的日常決策。但到目前為止，對工廠車間運營的影響一直不盡如人意。由于用戶與數字化增強型工業(yè)流程的交互方式并不直觀，這使得實際改進關鍵工作流程和實現生產力提升具有挑戰(zhàn)性。

作為生成式AI技術的載體，工業(yè)AI Agent在提高運營效率、維持生產流程穩(wěn)定性以及通過智能數據分析和決策功能優(yōu)化生產成果方面發(fā)揮著關鍵作用。早在2024年，特斯拉Optimus機器人就已經完成過一項顛覆性升級：當工程師發(fā)出“整理實驗室”的模糊指令后，其內置的AI Agent自主識別出23類實驗器材，規(guī)劃出兼顧安全與效率的搬運路徑，甚至在操作中發(fā)現離心機擺放隱患并主動發(fā)出預警。這標志著，AI Agent已實現從“被動執(zhí)行”轉向“主動認知”的能力躍升。

特斯拉機器人工廠

如今，伴隨AI Agent的能力持續(xù)進化，其在工業(yè)場景的應用邊界也在不斷拓展。在蒂森克虜伯自動化工程公司，西門子工業(yè)AI Agent的創(chuàng)新應用讓該公司工程師代碼質量提升30%，開發(fā)速度加快45%。在西門子巴特諾伊施塔特工廠，通過運營工業(yè)AI Agent，將分散數據轉化為決策洞察的時間縮短至原來的1/6。

“AI Agent將重構人機交互模式。”賽迪顧問人工智能與大數據研究中心常務副總經理鄒德寶表示，“現階段，AI Agent已在任務解決、服務創(chuàng)作及智能客服等場景中得到初步應用，未來隨著接口對齊、復雜任務規(guī)劃、工作記憶等技術發(fā)展，AI Agent應用場景將不斷拓展，人機交互方式將從傳統(tǒng)的圖形界面轉向更自然的人機交互。”

多Agent協(xié)作成為新趨勢

盡管數字化轉型的浪潮已經席卷工業(yè)領域超過十年，但大多數工廠系統(tǒng)仍停留在“自動化而非智能化”階段。雖然傳感器、PLC、MES、云平臺等一應俱全，但系統(tǒng)之間彼此割裂，數據雖可采集卻難以理解，算法雖能運行卻無法適應變化，難以真正實現“感知-認知-決策”的閉環(huán)智能。

工業(yè)AIAgent的核心價值不僅在于全局智能優(yōu)化，更在于喚醒每道工序、每臺設備的“思考基因”，讓微觀生產單元進化為智能決策體。面對工業(yè)制造中多工序協(xié)同的高度復雜性與不確定性，多Agent協(xié)作將成為工業(yè)AI發(fā)展的新趨勢。

據悉，恒遠科技正在探索構建的Multi-Agent智能協(xié)作網絡是由具備自主決策能力的 Agent 集群組成，每個 Agent 專注于特定生產環(huán)節(jié)：生產調度 Agent 動態(tài)優(yōu)化工單分配、物流 Agent 智能規(guī)劃配送路徑、質量 Agent 實時監(jiān)控關鍵工序。

當突發(fā)加急訂單插入或設備異常時，各Agent 通過分布式協(xié)商算法，嘗試在百毫秒級時間內完成產能重分配與工藝參數校準。這種去中心化的智能協(xié)作模式，正打破傳統(tǒng) MES 系統(tǒng)的集中式控制局限，探索形成 “自組織、自優(yōu)化” 的生產生態(tài)，為復雜場景下的動態(tài)決策提供系統(tǒng)性解決方案。

西門子打造面向工業(yè)自動化的AI Agent

近日，西門子推出了用于增強其工業(yè)輔助駕駛系統(tǒng)(Siemens Industrial Copilot)的工業(yè) AI Agent ，預計將為工業(yè)企業(yè)帶來高達 50% 的生產效率提升。與傳統(tǒng)的 AI 助手只能響應指令不同，西門子的新型工業(yè) AI Agent具備自主神經中樞功能，其核心的“智能指揮家”系統(tǒng)能夠像經驗豐富的工匠大師，靈活調度各類專業(yè) AIAgent協(xié)同作業(yè)。

為了進一步加速應用和創(chuàng)新，西門子計劃在Xcelerator Marketplace 上創(chuàng)建一個工業(yè) AI Agent市場中心，該市場將使客戶不僅可以訪問西門子自有的 AI Agent，還可以訪問第三方開發(fā)的 AI Agent。該市場的最終形態(tài)可能如同工業(yè)領域的“APP Store”，將匯集全球頂尖的制造智能解決方案。

“在工廠場景下，我們的工業(yè)AI 智能體能夠串聯(lián)不同功能的協(xié)同助手，實現工業(yè)全價值鏈工作流程的自動化運行。這種創(chuàng)新模式構建了標準化應用體系，確保無論從業(yè)者技術造詣深淺、經驗多寡，都能輕松應用工業(yè) AI 技術。”西門子數字化工業(yè)集團工廠自動化首席執(zhí)行官Rainer Brehm表示：“我們期待未來工業(yè)AI 智能體與工人無縫協(xié)作，由智能體自主承擔常規(guī)性工作流程，釋放人力專注于創(chuàng)新研發(fā)、創(chuàng)意設計及復雜問題攻堅。”